Портфолио

Системы

Не разовые задачи, а системы: проблема → система → результат. AI, контент, автоматизация и аналитика.

01AI-система

CRM и аналитика для контент-завода: 12 креаторов, 5 платформ, 9 000+ роликов

Интерфейс системы: сводные показатели и карточки креаторов с просмотрами и ER

Проблема

Двенадцать креаторов публикуют ролики на пяти площадках, а статистику собирали руками по кабинетам. История метрик нигде не хранилась, отчёт за месяц сводили днями, и связи «ролик → заказ на маркетплейсе» не существовало.

Система

Собрала систему целиком: Python-коллекторы забирают данные по ключам API — ScrapeCreators, YouTube, VK, кабинет Wildberries — и складывают снапшотами в PostgreSQL. Витрина на Next.js даёт пять разделов: креаторы, реестр роликов, сводный отчёт, воронку продаж и разбор качества роликов — с кривой удержания, расшифровкой и автоматическим диагнозом, почему ролик не сработал. Сценарии n8n держат список аккаунтов в актуальном состоянии. Всё живёт в облаке Railway в Docker, доступ — по логину и паролю.

Результат

9 000+ роликов и 60+ аккаунтов под ежедневным наблюдением вместо ручного обхода кабинетов. Отчёт за любой период открывается по ссылке, а воронка доводит цифру от просмотра до заказа на Wildberries.

PythonPostgreSQLNext.js n8nRailwayDocker API ScrapeCreatorsVK APIYouTube API Wildberries APIClaude Code
Смотреть кейс целиком →
02AI-агенты

Агент-мониторинг: изменения в маркировке «Честный знак» без чтения новостей

Сценарий сбора новостей в n8n: источники слева, общая ветка фильтрации и записи в таблицу справа

Проблема

Правила маркировки меняются постоянно, а новости о них расходятся по десятку мест: ленты агентств, отраслевые сайты, телеграм-каналы, поиск. Читать это каждый день невозможно, пропускать дорого, а через неделю материал уже не найти. История изменений при этом не копится нигде.

Система

Два сценария n8n и таблица между ними. Сборщик обходит источники разного формата, приводит их к одному виду, отсеивает по дате и словам, проверяет смысл нейросетью, убирает повторы по ключу и пишет строку в реестр. Второй сценарий раз в период читает реестр, собирает аналитический дайджест, оформляет его документом и присылает в телеграм.

Результат

1 сообщение вместо ежедневного обхода лент: период, глубина и ссылка на разбор, где отобранные новости сведены в направления повестки, со ссылками на первоисточники.

n8nGPTGoogle Sheets Google DocsTelegram Bot RSSПоисковый API
Смотреть кейс целиком →
03AI-система

Мониторинг цен на Wildberries и Ozon: шесть замеров в сутки и сверка с РРЦ

Конкурентное сравнение цен: группы сопоставимых товаров, линия на каждый SKU и расшифровка под графиком

Проблема

Своя цена обязана держаться РРЦ, а цена соседа по полке решает, у кого купят. Обе меняются несколько раз в сутки, и площадок при этом две — со своим прайсом и своим набором конкурентов на каждой. Сверять руками бессмысленно: через час данные другие, а вчерашней цены конкурента не найти нигде.

Система

Сбор вынесен в отдельные сервисы на Python: Wildberries блокирует Node по TLS-отпечатку, а Ozon вообще не отдаёт витрину серверу — её снимает живой Chrome на рабочей машине шесть раз в сутки. Наружу оба сборщика отдают одинаковые строки. n8n пишет журнал в Google-таблицы, считает шаг цены и отклонение от недельной средней и шлёт в телеграм только то, что вышло за порог. Дашборд по той же сетке часов держит 50 позиций прайса и 28 групп сравнения.

Результат

4 часа — столько живёт нарушение прайса или чужой демпинг, прежде чем о нём узнают. Раньше это были недели. Ежедневный обход карточек ушёл из работы менеджера совсем, а вторая площадка показала, что конкуренты на маркетплейсах разные.

Pythonn8nGoogle Sheets Telegram BotRailwayDocker WildberriesOzonChrome CDPClaude Code
Смотреть кейс целиком →
04Контент-система

Контент-завод: сценарий n8n, который каждую неделю выдаёт сценарии для съёмки

Проблема

Двенадцать креаторов снимают по шестьдесят роликов в месяц — семьсот двадцать штук на завод, и на каждый нужна идея. Сценарий каждый придумывал сам: скроллил ленту, брал формат на глаз, тратил от часа до полудня. Удачная находка нигде не сохранялась, и через месяц её не мог найти никто.

Система

Один сценарий n8n на 165 узлов и три цеха внутри. Цех сбора обходит YouTube, Instagram и TikTok — постранично, с метриками, без дублей. Цех сценариев снимает с ролика расшифровку и переписывает её в новый сценарий: три хука, тело, описание под пост. Цех продакшна собирает ролик с AI-аватаром. Управление — семь команд в телеграме, а интерфейс — Google-таблица: статус в ячейке и есть команда.

Результат

13 000+ роликов с метриками — своя база форматов ниши вместо памяти сммщика. Отбор остался у редактора, вся работа после отбора ушла заводу, а лист со сценариями обновляется раз в неделю.

n8nGPT-5ClaudeGemini API ScrapeCreatorsHeyGen Google SheetsTelegram Bot
Смотреть кейс целиком →
05AI-маркетинг

GROSLER: AI-трансформация маркетинга

Проблема

Маркетинг сети магазинов держался на ручных процессах: упаковка продукта, контент и аналитика съедали время команды и не масштабировались.

Система

Комплексное применение AI: упаковка продукта, маркетинговая стратегия, контент-процессы и аналитика, связанные автоматизацией на n8n.

Результат

3x сокращение времени на контент за счёт автоматизации контент-процессов.

ChatGPTGPTsMidjourney Soran8n
06Контент-система

AI-видео для соцсетей: контент с миллионными охватами

Проблема

Нужен был поток вирусного видео-контента для Instagram — стабильно, объёмом и без раздувания бюджета на продакшн.

Система

Пайплайн AI-видео: вирусные форматы, визуальная подача, нейроаватары и нейрофотосессии — от идеи до готового ролика.

Результат

13M просмотров на топовом ролике, 1M+ охваты по серии и +50 000 подписчиков за месяц.

MidjourneyRunwayKling ElevenLabsHeyGenChatGPT
Смотреть кейс целиком →
07Вайбкодинг

Вайбкодинг: AI-портфолио как цифровой продукт

Проблема

Портфолио нужно было не как статичная страница, а как управляемый продукт — с возможностью самой менять контент без разработчика.

Система

Сборка портфолио через AI: от структуры и контента до визуальной логики, итерационной разработки и админки для ручного управления контентом.

Результат

Портфолио как цифровой продукт с собственной админкой — контент обновляется без кода и без разработчика.

GPT-5LovableSupabase Prompt Engineering
08AI-агенты

AI-агенты для автоматизации бизнеса

Проблема

Рутинные бизнес-задачи — заявки, поддержка, консультации — отнимали ресурс команды и масштабировались только наймом.

Система

Подборка GPTs-агентов под практические задачи: маркетинг, продажи, репутация, контент, консультации и внутренняя поддержка команд.

Результат

−60% нагрузки на команду за счёт AI-агентов для обработки заявок.

GPTsChatGPTOpenAI
09Аналитика

AI-аналитика: данные → решения

Проблема

Подготовка аналитики и отчётности занимала дни: сбор данных, обработка и оформление делались вручную.

Система

Глубокая AI-аналитика: от исследования темы и сбора данных до готовых материалов для просмотра и скачивания, с автоматическими инсайтами.

Результат

2 дня → 15 мин ускорение отчётности с автоматическими инсайтами.

ChatGPT Deep ResearchGemini Deep Research
10Нейроаватар

Нейроаватар: digital-персонаж для контента

Проблема

Нужен был узнаваемый визуальный персонаж для контента — с уникальной внешностью и стабильным образом между роликами.

Система

Создание AI-аватара с необычной внешностью и его использование в визуальном контенте — от генерации образа до видео.

Результат

Готовый digital-персонаж с узнаваемым образом, который переиспользуется в контенте.

MidjourneyStable DiffusionRunway KlingGPT-5

Нужна AI-система?

Открыта для проектов, коллабораций и задач в области контент-систем, автоматизации, AI-агентов и аналитики.

Написать в Telegram Услуги Читать канал